numpy.transpose()는 배열 의 전환 예 를 실현 합 니 다.

전환 작업 에 대해 말 하 는 동시에 행렬 과 배열 의 차 이 를 언급 합 니 다.
행렬:수학 에서 의 개념,그 요 소 는 수치 일 수 밖 에 없다.이것 도 배열 과 구별 되 는 근본 이다.
배열:컴퓨터 의 개념 은 데이터 조직,저장 방식 을 대표 하 는데 그 요 소 는 숫자 일 수도 있 고 문자 일 수도 있다.
배열 의 전환 작업 은 선형 대수 에서 행렬 의 전환 작업 을 참고 한 것 이다.줄 과 열 을 바 꾸 는 것,즉 첫 번 째 줄 을 첫 번 째 열 로 바 꾸 거나..........................................................
1.다 차원 배열 의 전환

import numpy as np

test = np.array([[12,4,7,0],[3,7,45,81]])
test

#    test     
array([[12, 4, 7, 0],
    [ 3, 7, 45, 81]])

#  test      
test.transpose()

#          
array([[12, 3],
    [ 4, 7],
    [ 7, 45],
    [ 0, 81]])
2.1 차원 배열 의 전환

test = np.array([12,4,7,0])
test.shape

# test.shape   
(4,)

#    test     
array([12, 4, 7, 0])

#  test      
result = test.transpose()

#          
array([12, 4, 7, 0])
test.shape

#     (   )      
(4,)
그래서 1 차원 벡터 를 전환 시 켜 1 차원 벡터 를 얻 었 는 지 1 차원 벡터 를 얻 었 는 지 아무런 변화 가 없 었 다.실천 을 통 해 이 럴 때 는 shape 속성 을 통 해 전 치 를 완성 해 야 한다.자세 한 내용 은 다음 과 같다.

result.shape=(1,4)
result

#     result    ,       code   result 
array([[12, 4, 7, 0]])
이때 출력 된 result 는 한 줄 네 줄 의 1 차원 배열 이다.
이상 의 numpy.transpose()가 배열 의 전환 예 를 실현 하 는 것 은 바로 편집장 이 여러분 에 게 공유 한 모든 내용 입 니 다.여러분 에 게 참고 가 되 고 저희 도 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.

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